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                <div align="center">
                    <br />
                    <br />
                    <ice:outputText value="Investitgación de Opraciones Estocásticas II" style="font-weight: bold; font-size: 19px"/><br/>
                    <ice:outputText value="Programación por Metas." style="font-weight: bolder; font-size: 18px; color:#004080"/><br/>
                    <br />
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                <div align ="left">
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                            <ice:menuItem action="#{flujoBean.solGrafica()}" value="Solucíón Gráfica">
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                            <p align="justify" style="margin-left: 12px; margin-right: 13px">
                                La Programación por Metas (Goal Programming) fue 
                                inicialmente introducida por Charnes y Cooper en los años 50.
                                Desarrollada e n los años 70 por Ljiri, Lee, Ignizio y Romero,
                                es actualmente uno de los enfoques multicriterio que más se utilizan.
                                En principio fue dirigida a resolver problemas industriales, 
                                sin embargo posteriormente se ha extendido a muchos otros
                                campos como la economía, agricultura, recursos ambientales, recursos pesqueros, etc.
                                Resulta de gran interés, sobre todo, en problemas complejos de gran tamaño.
                            </p>
                        </div>
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                        <p align="justify" style="margin-left: 20px; margin-right: 20px">
                            El primer paso en la formulación de un modelo de programación por metas consiste en fijar
                            los atributos que se consideran relevantes para el problema que se está analizando.
                            Una vez establecidos los atributos, se pasa a determinar el nivel de aspiración
                            que corresponde a cada atributo, es decir, el nivel de logro que el centro decisor desea alcanzar.
                            Seguidamente, se conecta el atributo con el nivel de aspiración, por medio de la introducción de las
                            variables de desviación negativa y positiva, respectivamente. Así para el atributo i-ésimo,
                            se tiene la siguiente meta: donde, como es habitual, f(x) representa la expresión matemática
                            del atributo i-ésimo, Ti su nivel de aspiración, ni y pi las variables de desviación negativa y positiva,
                            respectivamente. <br /><br />

                            Las variables de desviación negativa cuantifican la falta de logro de una meta con respecto a su nivel de aspiración,
                            mientras que las variables de desviación positiva cuantifican el exceso de logro de una meta con respecto a su nivel de aspiración.
                            Como un nivel de aspiración no puede simultáneamente sobrepasarse y quedar por debajo de él, al menos una de las dos variables
                            de desviación tomarán valor cero cuando la meta alcanza exactamente su nivel de aspiración.
                            <br /> <br />
                            a. La Programación por Objetivos proporciona una manera racional de intentar alcanzar
                            varios objetivos de manera simultánea, jerarquizando los mismos o asociándoles una ponderación
                            a cada uno.<br /><br />

                            b. El enfoque básico de la Programación por Objetivos es establecer un objetivo numérico específico
                            para cada uno de los objetivos, formular una función objetivo para cada uno y después buscar una
                            solución que minimice la suma ponderada de las desviaciones de estas funciones objetivo de sus metas
                            respectivas.<br /><br />

                            c. Tres tipos de metas:<br />   
                            <ul>
                                <li > una Meta unilateral inferior: establece un límite inferior por debajo del cual no se quiere ir
                                    ( pero se aceptan desvíos a la meta que deberá minimizarse) <br /> Ej. : a11x1+ a12x2 ≥ Meta1 </li>
                                <li >Una Meta unilateral superior: establece un límite superior que no se quiere exceder
                                    (pero se aceptan desvíos a la meta que deberá minimizarse)</li><br /> Ej. : a21x1+ a22x2 ≤ Meta2
                                <li >Una Meta bilateral establece un “blanco” específico que no se quiere perder hacia ningún
                                    lado.<br />Ej. : a31x1+ a32x2 ≤ Meta3 </li>
                            </ul> 
                        </p>  
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